LTX Video-0.9.7 13B Distilled · Extend
통합
모델 id
ltx-video-13b-distilled/extend
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.ru/v1/run/ltx-video-13b-distilled/extend?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"video": {
"video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
}
}'
# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/ltx-video-13b-distilled/extend?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"video": {
"video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
}
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.ru/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"video": {
"video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4",
},
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/ltx-video-13b-distilled/extend", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])
# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])
# 1. Connect once (Claude Code; Cursor, VS Code, Claude Desktop: https://doitong.com/ko/developers/docs/mcp)
claude mcp add --transport http doitong-models https://api.doitong.ru/v1/mcp \
--header "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
# 2. Your agent calls the "run" tool with:
{
"model_id": "ltx-video-13b-distilled/extend",
"input": {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"video": {
"video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
}
}
}
Doitong API를 통해 LTX Video-0.9.7 13B Distilled · Extend 모델(ltx-video-13b-distilled/extend)을 호출합니다. 에이전트용 문서: https://doitong.com/ko/developers/models/ltx-video-13b-distilled/extend.md
POST https://api.doitong.ru/v1/run/ltx-video-13b-distilled/extend?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"video": {
"video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
}
}
응답 상태가 "queued" 또는 "running"이면 "succeeded"가 될 때까지 GET https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20을 폴링하세요. 파일은 outputs[].url에 있습니다. POST https://api.doitong.ru/v1/quote/ltx-video-13b-distilled/extend에 동일한 본문을 보내면 실행 전에 정확한 가격을 반환합니다.
이 요청: $0.04 40 API 크레딧 · ≈ ₽4.30 이 페이지에서 실행
새 API 키입니다. 지금만 표시되며 이미 아래 코드와 API 키 필드에 입력되어 있습니다. 안전하게 보관하세요. 브라우저에서 실행되는 코드에 절대 넣지 마세요.
Lightricks · 동영상
첫 번째 결과가 여기에 표시됩니다
아래에서 요청을 작성하고 API 키로 실행하세요. 출력은 스토리지에 복사되며, 영구 보관하거나 7일 동안 무료로 보관할 수 있습니다.
요청 만들기
컨트롤은 모델 스키마에서 생성됩니다. 값을 변경하면 코드와 가격이 업데이트됩니다.
POST
/run/ltx-video-13b-distilled/extend?wait=20
견적 → $0.04
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.ru/v1/run/ltx-video-13b-distilled/extend?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"video": {
"video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
}
}'
# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/ltx-video-13b-distilled/extend?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"video": {
"video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
}
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.ru/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"video": {
"video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4",
},
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/ltx-video-13b-distilled/extend", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])
# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "run",
"arguments": {
"model_id": "ltx-video-13b-distilled/extend",
"input": {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"video": {
"video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
}
},
"wait_seconds": 20
}
}
}
LTX Video-0.9.7 13B Distilled · Extend 정보
`video`로 제공된 클립을 필수 `prompt`에 따라 이어서 생성합니다. 출력은 480p 또는 720p이며 `aspect_ratio`는 auto, 9:16, 1:1 또는 16:9이고 `num_frames`는 9~1441입니다. `constant_rate_factor`(0~51)는 입력 압축을 제어하며 `loras`로 사용자 지정 가중치를 사용할 수 있습니다.
매개변수
이름유형
기본값허용됨
설명
prompt필수
유형string
생성을 안내하는 텍스트 지침입니다.
negative_prompt선택 사항
유형string
기본값worst quality, inconsistent motion, blurry, jittery, distorted
생성에 사용할 부정 텍스트 지침입니다.
loras선택 사항
유형object[]
기본값[]
생성 중 적용할 LoRA 가중치입니다.
loras[].path필수
유형string
URL 또는 경로로 지정하는 LoRA 가중치 위치입니다.
loras[].weight_name선택 사항
유형string | null
HuggingFace 리포지토리에서 여러 가중치 중 선택하는 LoRA 가중치 이름입니다. 여러 가중치를 포함한 리포지토리에서만 필요합니다. `path`가 HuggingFace 리포지토리를 식별하지 않으면 적용되지 않습니다.
loras[].scale선택 사항
유형number
기본값1
0 – 4
LoRA 가중치를 로드할 때 가중치를 조정하는 배수입니다.
resolution선택 사항
유형enum
기본값720p
480p720p
출력 동영상의 해상도입니다.
aspect_ratio선택 사항
유형enum
기본값auto
9:161:116:9auto
동영상 가로세로 비율입니다.
seed선택 사항
유형integer | null
생성 중 무작위성을 제어하는 시드입니다.
num_frames선택 사항
유형integer
기본값121
9 – 1,441
동영상의 전체 프레임 수입니다.
first_pass_num_inference_steps선택 사항
유형integer
기본값8
2 – 12
첫 번째 패스의 추론 단계 수입니다.
second_pass_num_inference_steps선택 사항
유형integer
기본값8
2 – 12
두 번째 패스의 추론 단계 수입니다.
second_pass_skip_initial_steps선택 사항
유형integer
기본값5
1 – 11
두 번째 패스에서 생략할 초기 추론 단계 수입니다. 이를 통해 해당 패스가 대규모 변경보다 미세한 디테일 작업에 집중하도록 합니다.
frame_rate선택 사항
유형integer
기본값24
1 – 60
동영상의 프레임 속도입니다.
expand_prompt선택 사항
유형boolean
기본값false
언어 모델을 통한 프롬프트 확장입니다.
reverse_video선택 사항
유형boolean
기본값false
동영상 재생 순서를 반대로 바꿉니다.
enable_safety_checker선택 사항
유형boolean
기본값true
안전 검사를 제어하는 스위치입니다. 끄기 설정은 승인된 계정에서만 적용됩니다. 해당 승인이 없는 모든 요청은 안전 검사를 거칩니다.
enable_detail_pass선택 사항
유형boolean
기본값false
활성화하면 동영상 디테일을 개선하는 선택적 두 번째 개선 패스입니다.
temporal_adain_factor선택 사항
유형number
기본값0.5
0 – 1
적응형 인스턴스 정규화(AdaIN) 강도입니다. 높은 설정에서는 색상 일관성을, 낮은 설정에서는 더 큰 색상 변화를 조절합니다. 첫 번째 청크를 제외한 생성 청크에 적용되며, 동영상 전체에서 색상 분포를 정규화해 채도 또는 대비가 점진적으로 증가하는 현상을 줄입니다.
tone_map_compression_ratio선택 사항
유형number
기본값0
0 – 1
톤 매핑 압축 수준입니다. 0.0에서는 압축하지 않고 1.0에서는 최대로 압축합니다. 이러한 방식으로 동영상의 동적 범위를 압축하면 시각적 품질이 향상됩니다.
constant_rate_factor선택 사항
유형integer
기본값29
0 – 51
입력 압축에 사용하는 고정 비율 인자(CRF)입니다. 제공된 미디어를 모델의 학습 데이터에 더 가깝게 만들어 동작 품질을 개선할 수 있습니다.
video필수
유형object
확장할 소스 동영상입니다.
video.video_url필수
유형url · video
URL로 제공하는 조건화 동영상입니다.
video.start_frame_num선택 사항
유형integer
기본값0
0 – 1,440
동영상에서 조건화를 시작할 위치이며 8로 나누어떨어지는 프레임 번호로 지정합니다.
video.strength선택 사항
유형number
기본값1
0 – 1
조건화 강도입니다. 0.0은 조건화를 비활성화하고 1.0은 완전히 적용합니다.
video.limit_num_frames선택 사항
유형boolean
기본값false
동영상 프레임 제한 스위치입니다. 활성화하면 동영상에서 가져올 프레임 수의 상한으로 `max_num_frames`를 사용합니다.
video.max_num_frames선택 사항
유형integer
기본값1441
1 – 1,441
동영상에서 사용할 프레임 수의 상한입니다. None은 제한된 프레임 수가 아닌 전체 동영상을 선택합니다.
video.resample_fps선택 사항
유형boolean
기본값false
동영상 프레임 속도 변환 스위치입니다. 활성화하면 `target_fps`로 지정한 속도로 동영상을 리샘플링합니다.
video.target_fps선택 사항
유형integer
기본값24
1 – 60
`resample_fps`가 활성화된 경우에만 적용되는 FPS 리샘플링 프레임 속도입니다.
video.reverse_video선택 사항
유형boolean
기본값false
조건화가 프레임을 역순으로 따라가야 하는 작업을 위한 동영상 순서 반전입니다.
필수
출력
GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
"id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"object": "request",
"model": "ltx-video-13b-distilled/extend",
"status": "succeeded",
"created_at": "2026-10-20T12:00:00Z",
"started_at": "2026-10-20T12:00:02Z",
"completed_at": "2026-10-20T12:00:09Z",
"queue_position": null,
"cost": {
"credits": 40,
"usd": "0.04",
"charged": 40,
"refunded": 0
},
"input": {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"video": {
"video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
}
},
"output": {
"video": {
"url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.mp4",
"content_type": "video/mp4",
"file_name": "0-output.mp4",
"file_size": 1843200
},
"prompt": "Woman walking on a street in Tokyo",
"seed": 42
},
"outputs": [
{
"type": "video",
"url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.mp4",
"content_type": "video/mp4",
"file_size": 1843200,
"width": 1280,
"height": 720,
"duration": 5,
"stored": true
}
],
"error": null,
"metrics": {
"inference_seconds": 6.8
},
"urls": {
"self": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"cancel": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
}
}
파일 보관 방식 선택모든 outputs[].url은 스토리지에 저장된 복사본입니다. 계정 설정 또는 ?storage=에 따라 영구 보관(GB-월 단위 과금)하거나 7일 동안 무료로 보관합니다.
모든 모델에서 동일한 구조이미지, 동영상, 오디오 모두 type, url, content_type, width, height 및 duration을 사용합니다. output은 모델 자체의 결과 객체입니다.
출력 필드
- video
- object {url, content_type, file_name, file_size}생성으로 만들어진 동영상 파일입니다.
- prompt
- string출력 생성에 사용된 프롬프트입니다.
- seed
- integer생성 중 적용되는 시드 값입니다.
다른 LTX Video-0.9.7 13B Distilled 변형
더 많은 모델: 동영상을 동영상으로
AI 에이전트용: 이 페이지의 Markdown 버전: https://doitong.com/ko/developers/models/ltx-video-13b-distilled/extend.md. 모든 모델 및 가이드: https://doitong.com/developers/llms.txt